مع تطور العصر الرقمي واستمراره في تشكيل المشهد التجاري، أصبحت شبكات المؤسسات معقدة ومجزأة بشكل متزايد. إن الكمية المتزايدة باستمرار من البيانات التي تجمعها الشركات لاكتشاف السلوك الضار تجعل من الصعب اكتشاف أنماط هجوم الإبرة في كومة قش. مع المزيد من التهديدات الأمنية وسط الجرائم الإلكترونية مثل خروقات البيانات وهجمات برامج الفدية والمطلعين الضارين، تواجه المؤسسات تحديات كبيرة في مراقبة شبكاتها وتأمينها بنجاح. بالإضافة إلى ذلك، فإن النقص في موهبة الأمن السيبراني يجعل البحث يدويًا عن التهديدات وسجلات الارتباط مهمة شاقة وشاقة. لمواجهة هذه التحديات،
دور حلول أمان الشبكات المدعومة من ML
تشير حلول الأمن السيبراني المدفوعة بالـ ML في الأمن السيبراني إلى استخدام خوارزميات التعلم الذاتي وغيرها من التقنيات التنبؤية (الإحصائيات، والتحليل الزمني، والارتباط، وما إلى ذلك) لأتمتة جوانب اكتشاف التهديدات. بسبب القيود، أصبح استخدام خوارزميات ML أكثر شيوعًا بين التقنيات القابلة للتطوير توجد في حلول الأمان التقليدية المستندة إلى القواعد. ينتج عن ذلك معالجة البيانات بواسطة خوارزميات متقدمة يمكنها تحديد الأنماط والشذوذ والمؤشرات الدقيقة الأخرى للنشاط الضار، بما في ذلك التهديدات الجديدة والمتطورة التي قد لا تكون معروفة عن المؤشرات السيئة أو التوقيعات الحالية.
يظل اكتشاف المؤشرات المعروفة للتهديدات ومنع أنماط الهجوم المتسقة جزءًا مهمًا من النظافة الإلكترونية الشاملة. ومع ذلك، فإن الطريقة التقليدية لاستخدام موجزات التهديدات والقواعد الصارمة والسريعة يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً عندما يتعلق الأمر بالحفاظ على جميع مصادر السجلات المختلفة وتغطيتها. بالإضافة إلى ذلك، قد يكون مؤشرات الهجوم (IoA) أو مؤشرات التسوية (IoC) غير متوفرة في وقت الهجوم، أو قد تصبح متقادمة قريبًا. لذلك، تحتاج الشركات إلى طرق أخرى لسد هذه الفجوة في وضع الأمن السيبراني لديها.
مجتمعة، تؤكد أوجه القصور في الحلول الأمنية المستندة إلى القواعد الموصوفة أعلاه أهمية اتباع نهج أكثر شمولاً للأمن السيبراني الذي يجب أن يشمل الآن حلول اكتشاف الشبكة والاستجابة لها (NDR) القائمة على ML لتكملة قدرات الكشف التقليدية وتدابير الأمان الوقائية.
فوائد ML لأمان الشبكة
إذن، كيف يشكل التعلم الآلي (ML) مستقبل الأمن السيبراني؟ في الواقع، تعمل حلول الأمان المدعومة من ML على تحويل الأمن السيبراني من خلال تزويد فرق الأمان بالعديد من الفوائد وتعزيز قدرات الكشف عن التهديدات الشاملة للمؤسسة:
- تحليلات البيانات الضخمة: مع زيادة أحجام البيانات ومصادر السجلات، يجب أن تكون المؤسسات قادرة على معالجة كميات كبيرة من المعلومات في الوقت الفعلي، بما في ذلك سجلات حركة مرور الشبكة ونقاط النهاية ومصادر المعلومات الأخرى المتعلقة بالتهديدات الإلكترونية. في هذا الصدد، يمكن تساعد خوارزميات تعلم الآلة في اكتشاف التهديدات الأمنية من خلال تحديد الأنماط والشذوذ التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد. لذلك، يجب أن تكون قدرة ومرونة أي حل على الجمع بين مصادر السجلات المختلفة هي المطلب الرئيسي لوظيفة اكتشاف التهديد.
- التحليل الآلي للسلوك غير الطبيعي: يتيح الذكاء الاصطناعي مراقبة صحة نشاط الشبكة التي تشتد الحاجة إليها باستخدام تحليل حركة مرور الشبكة العادي كخط أساس. من خلال الارتباط والتجميع التلقائي، يمكن اكتشاف القيم المتطرفة والسلوك غير المعتاد، مما يقلل من الحاجة إلى هندسة الكشف اليدوي وصيد التهديدات. يشمل أسئلة أساسية يجب الإجابة عليها ما هو نشاط العملاء الآخرين في الشبكة؟ هل سلوك العميل متوافق مع أنشطته السابقة؟ تسمح هذه الطرق باكتشاف السلوك الشاذ مثل مجالات خوارزمية إنشاء المجال (DGA)، والمخالفات القائمة على الحجم في اتصالات الشبكة، وأنماط الاتصال غير الطبيعية (على الرغم من على سبيل المثال، الحركة الجانبية) في الشبكة. لذا، قارن العميل
- الكشف في الوقت الفعلي عن الهجمات غير المعروفة: في حين أنه من السهل نسبيًا الكشف المباشر عن المؤشرات السيئة المعروفة (عناوين IP المحددة، والمجالات، وما إلى ذلك)، يمكن اكتشاف العديد من الهجمات عندما لا تكون هذه المؤشرات موجودة. إذا كان هذا هو الحال، والإحصاءات والوقت وعمليات الكشف الحالية تعد ميزة On-link ذات قيمة كبيرة لاكتشاف أنماط الهجوم غير المعروفة بطريقة آلية. من خلال الجمع بين نهج خوارزمي، يمكن تحسين حلول الأمان التقليدية القائمة على التوقيعات ومؤشرات الاختراق (IoC) لتصبح أكثر اكتفاءً ذاتيًا وأقل اعتمادًا على المؤشرات المعروفة للبرامج الضارة.
- إمكانات الكشف عن التعلم الذاتي: تتعلم الحلول القائمة على التعلم الآلي من الأحداث الماضية لتحسين قدرات اكتشاف التهديدات وتسجيل التهديدات وتصور المجموعة والشبكة بشكل مستمر. يمكن أن يشمل ذلك تدريب الخوارزميات نفسها أو تعديل طريقة تقديمها للمعلومات بناءً على ملاحظات المحللين.
- الاستجابة المحسّنة للحوادث: من خلال التعلم من أنشطة الاستجابة السابقة للحوادث للمحللين، يمكن للتعلم الآلي أتمتة جوانب معينة من عملية الاستجابة للحوادث، مما يقلل الوقت والموارد اللازمة لحل الخروقات الأمنية. قد يشمل ذلك استخدام الخوارزميات لتحليل النص والأدلة لتحديد الأسباب الجذرية وأنماط الهجوم.
مثال على حل أمان شبكة يحركه ML
عندما يتعلق الأمر بحلول اكتشاف الشبكات والاستجابة (NDR) المستندة إلى ML والتي تتضمن المزايا الموضحة، تبرز ExeonTrace كحل رائد لأمن الشبكات في أوروبا. استنادًا إلى خوارزميات ML الحائزة على جوائز جنبًا إلى جنب مع عقد من البحث الأكاديمي، توفر ExeonTrace للمؤسسات إمكانات متقدمة للكشف عن التهديدات. التعلم الآلي، والرؤية عبر الشبكة بأكملها، والتكامل المرن لمصادر السجلات، وتحليل البيانات الضخمة. بالإضافة إلى ذلك، تعتمد هذه الخوارزميات على تحليل البيانات الوصفية بدلاً من الحمولات الفعلية، مما يجعلها محصنة من الناحية المشفرة، وغير حساسة تمامًا للأجهزة، ومتوافقة مع معظم البنى التحتية للأمن السيبراني. لذلك ExeonTrace قادر على معالجة بيانات السجل الأولية في قاعدة بيانات رسوم بيانية قوية، والتي يمكن بعد ذلك تحليلها بواسطة نماذج ML الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. من خلال ربط الأحداث ودمجها، يمكن للخوارزميات أن تحدد بدقة الانحرافات عالية الدقة والإشارات الدقيقة للسلوك الضار، حتى معالجة التهديدات السيبرانية الجديدة أو الناشئة التي قد تفتقر إلى التوقيعات الراسخة أو مؤشرات الخبيثة المعروفة.
خاتمة
نظرًا لأن تهديد الهجمات الإلكترونية أصبح أكثر تعقيدًا، يجب على المنظمات تجاوز التدابير الأمنية التقليدية لحماية شبكاتها. نتيجة لذلك، تتجه العديد من الشركات الآن إلى التعلم الآلي (ML) والتحليلات التنبؤية لتقوية دفاعاتها الأمنية. في هذا الصدد، تم تصميم حل اكتشاف الشبكة والاستجابة (NDR) المستند إلى ML، مثل ExeonTrace، تساعد المؤسسات على البقاء في صدارة مشهد التهديدات المتغير باستمرار. من خلال الاستفادة من خوارزميات ML المتقدمة التي تحلل حركة مرور الشبكة وسجلات التطبيقات، توفر ExeonTrace للمؤسسات اكتشافًا سريعًا واستجابة حتى لأكثر الهجمات الإلكترونية تعقيدًا.
احجز عرضًا توضيحيًا مجانيًا لاكتشاف كيف تستفيد ExeonTrace من خوارزميات ML لجعل مؤسستك أكثر مرونة على الإنترنت - بسرعة وموثوقية وخالية تمامًا من الأجهزة.